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Comment la variabilité affecte les estimations moyennes dans les graphiques linéaires.

Utiliser l'apprentissage automatique pour classer les médicaments efficacement pour de meilleurs résultats de traitement.

Examiner si la race devrait influencer les algorithmes de santé pour améliorer les soins aux patients.

Une nouvelle méthode améliore la visibilité des mouvements subtils dans les vidéos.

Cette étude examine comment les caractéristiques vocales évoluent chez les patients atteints de cancer de la bouche après le traitement.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la mammographie et la détection des lésions dans le cancer du sein.

Un programme s'attaque à l'épuisement des prestataires et aux biais pour améliorer la qualité des soins maternels.

Examiner les menaces posées par les attaques adversariales sur les systèmes d'IA.

CheXOFA résume les rapports de radiographies thoraciques, améliorant l'efficacité dans le secteur de la santé.

De nouvelles méthodes améliorent le rendu des humains dans les vidéos avec des occlusions.

Des découvertes récentes remettent en question l'idée que plus de données améliore toujours les résultats du machine learning.

CoactSeg améliore la segmentation des lésions en utilisant des données IRM variées pour un diagnostic de SEP plus rapide.

La revue souligne l'importance de la validation externe pour les modèles de scoring prédictif en réanimation.

Cette étude examine les facteurs qui influencent le choix de l'hôpital chez les patients en Iran.

Un nouvel outil aide à prédire les interactions médicamenteuses en utilisant des graphes de connaissances.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité de la simulation du flux sanguin dans les artères.

Explorer comment les glycosaminoglycanes impactent les infections causées par Enterococcus faecalis.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des organes et des tumeurs dans les images médicales.

De nouvelles techniques améliorent la précision dans la recherche d'infos médicales pour un meilleur soin de santé.

Examiner comment les sons dans les blocs opératoires affectent la performance des chirurgiens et leur stress mental.

Examiner de nouvelles méthodes pour suivre plusieurs objets avec plus de précision.

Combiner des DNN et des SNN avec un chiffrement homomorphe pour garantir la confidentialité des données.

Un nouveau cadre améliore la génération automatique de rapports médicaux pour un meilleur soin des patients.

Une nouvelle approche pour améliorer la classification des images médicales malgré les problèmes de distribution des données.

De nouvelles découvertes révèlent des défis et des solutions pour prédire l'avancement d'activité en utilisant des données visuelles.

La recherche utilise des webcams pour suivre l'attention des anesthésistes afin d'améliorer les soins aux patients.

Méthodes pour améliorer les modèles d'apprentissage face aux changements de données dans divers domaines.

La recherche combine des données visuelles et verbales pour mieux détecter la démence.

Une étude met en avant l'efficacité de nouveaux régimes ART au Zimbabwe.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision pour des équations de diffusion complexes.

La technologie BCI améliore l'interaction en réalité augmentée, rendant ça plus accessible et sympa pour l'utilisateur.

Découvrez LUQ-Learning, une approche qui prend en compte les choix des patients dans le secteur de la santé.

Une nouvelle approche améliore la prise de décision en imagerie médicale en combinant l'expertise humaine et les insights générés par les machines.

Un aperçu de comment les pathogènes évoluent contre les antibiotiques et ce que ça implique pour le traitement.

COPE-SCD propose des ressources essentielles pour les familles après avoir perdu un proche de manière inattendue.

De nouvelles améliorations ajustent les modèles d'apprentissage automatique aux données bruyantes et irrégulières.

Un nouveau cadre améliore les prédictions des résultats pour les patients en utilisant des données médicales variées.

Une étude révèle des délais significatifs dans le diagnostic des maladies pour les femmes par rapport aux hommes.

Le cadre MC-DRE améliore l'identification des événements liés aux drogues grâce à une intégration multi-aspect.

Examiner l'équité dans l'apprentissage machine pour réduire les biais dans des secteurs critiques.